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Navas / Chakraborty

Verified Software. Theories, Tools, and Experiments

11th International Conference, VSTTE 2019, New York City, NY, USA, July 13-14, 2019, Revised Selected Papers

Medium: Buch
ISBN: 978-3-030-41599-0
Verlag: Springer International Publishing
Erscheinungstermin: 14.03.2020
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This volume constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the 11th International Conference on Verified Software: Theories, Tools, and Experiments, VSTTE 2019, held in New York City, NY, USA, in July 2019.
The 9 full papers presented were carefully revised and selected from 17 submissions. The papers describe large-scale verification efforts that involve collaboration, theory unification, tool integration, and formalized domain knowledge as well as novel experiments and case studies evaluating verification techniques and technologies.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783030415990
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-030-41599-0
  • Verlag: Springer International Publishing
  • Erscheinungstermin: 14.03.2020
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 1. Auflage 2020
  • Serie: Programming and Software Engineering
  • Produktform: Kartoniert
  • Gewicht: 330 g
  • Seiten: 193
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 12 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Uncertainty, Modeling and Safety Assurance: Towards a Unified Framework.- Combinations of Reusable Abstract Domains for a Multilingual Static Analyzer.- Verifying Network Control Planes.- Verifiable Homomorphic Tallying for the Schulze Vote Counting Scheme.- Incremental Minimization of Symbolic Automata.- Seamless Interactive Program Verification.- Formal Verification of Work Flow Policies for Smart Contracts in Azure Blockchain.- Ghost Code in Action: Automated Verification of a Symbolic Interpreter.- DCSynth: Guided Reactive Synthesis with Soft Requirements.- Refinement type contracts for verification of scientific investigative software.- solc-verify: A Modular Verifier for Solidity Smart Contracts.- Intersection and Rotation of Assumption Literals Boosts Bug-Finding.